L’IA è bravissima a risolvere problemi. Ma chi li trova, i problemi?
Qui si nasconde una grande opportunità. O meglio, una nuova competenza. Non tanto la capacità di risolvere problemi, quanto quella di trovare problemi (reali) da risolvere anche grazie al supporto dell’IA.
L’IA può rispondere a qualsiasi domanda. Ma non sa quali domande valga la pena porsi.
Può ottimizzare qualsiasi processo. Ma non sa se quel processo abbia ancora senso.
Può analizzare qualsiasi mercato. Ma non sa vedere il mercato che non esiste ancora.
Il Problem Finding separa chi esegue da chi innova.
Se il Problem Solving parte da un problema dato e cerca la soluzione migliore, il Problem Finding parte dal mercato e si chiede: qual è il problema che nessuno ha ancora visto?
| Problem Solving | Problem Finding | |
|---|---|---|
| Punto di partenza | Un problema già definito | Un problema da trovare |
| Domanda chiave | Come risolvo questo problema nel modo migliore? | Qual è il problema giusto da risolvere? |
| Tipo di pensiero | Convergente | Divergente |
| Ruolo dell’IA | Fornisce risposte | Stimola prospettive, ma non decide cosa chiedere |
| Focus temporale | Presente o breve termine | Futuro |
| Tipo di valore creato | Efficienza, ottimizzazione | Innovazione, nuove opportunità |
| Rapporto con i processi | Migliora processi esistenti | Mette in discussione se i processi abbiano ancora senso |
| Skill dominante | Analisi, metodo, execution | Visione, senso critico, intuizione |
| Rischio principale | Ottimizzare qualcosa di irrilevante | Cercare problemi che il mercato non riconosce ancora |
| Risultato finale | Fare meglio ciò che già si fa | Fare qualcosa che prima non esisteva |